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J-GLOBAL ID：202202283222830325   整理番号：22A0970251

母集団薬物動態/薬力学モデル選択を自動化し改善するための遺伝的アルゴリズムとNONMEMワークベンチの開発【JST・京大機械翻訳】

Development of a genetic algorithm and NONMEM workbench for automating and improving population pharmacokinetic/pharmacodynamic model selection

著者 (8件)： Ismail Mohamed (Department of Pharmaceutical Sciences, School of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences, University at Buffalo, Buffalo, NY, USA) ,  Sale Mark (Nuventra Pharma Sciences, Durham, NC, USA) ,  Yu Yifan (Department of Pharmaceutical Sciences, School of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences, University at Buffalo, Buffalo, NY, USA) ,  Pillai Nikhil (Department of Pharmaceutical Sciences, School of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences, University at Buffalo, Buffalo, NY, USA) ,  Liu Sihang (Department of Pharmaceutical Sciences, School of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences, University at Buffalo, Buffalo, NY, USA) ,  Pflug Beth (Roswell Park Cancer Institute, Buffalo, NY, USA) ,  Bies Robert (Department of Pharmaceutical Sciences, School of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences, University at Buffalo, Buffalo, NY, USA) ,  Bies Robert (Institute for Computational Data Science, University at Buffalo, Buffalo, NY, USA)
資料名： Journal of Pharmacokinetics and Pharmacodynamics  (Journal of Pharmacokinetics and Pharmacodynamics)
巻： 49  号： 2  ページ： 243-256  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0684A  ISSN： 1567-567X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 集団PK/PDモデルの選択に対する現在のアプローチは,構造的,共変量,および統計的パラメータ間の相互作用を説明するのに失敗するので,本質的に欠陥がある。さらに,現在のアプローチは,自動化に自分自身を重くする重要なマニュアルと冗長なモデル修正を必要とする。数値最適化の規律の中で,それは「局所探索」カテゴリーに陥る。遺伝的アルゴリズムは進化の数学に触発された一種のアルゴリズムである。GAは,一般的で,強力で,ロバストなアルゴリズムであり,非微分関数の存在下でも困難な問題に対する大域的最適解を見つけるのに使用可能であり,これは,最良の混合効果PK/PDモデルの検索におけるモデル成分を含む/除外する離散的な性質におけるケースである。近最適モデルの同定のためのRベースNONMEM作業台に実装した遺伝的アルゴリズムを提示した。GA能力に加えて,作業台は,モデリング努力をサポートした。(1)表形式におけるモデルを組織化し表示し,ユーザをソート,フィルタ,編集,創造,および削除し,モデル診断プロットの生成を容易にし,PsNスクリプトを統合し,モデル診断プロットと実行PsNスクリプトを統合し,(4)事後パラメータ推定値と共変量の間の回帰モデルを実行できるように,実行結果,パラメータ推定と精度を表示した。このアプローチは,モデル評価,仮説生成,および結果モデルの解釈と応用に焦点を当てる努力をシフトさせるための科学者をさらに促進するであろう。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *自動化 ,  冗長性 ,  モデリング ,  ソーティング ,  *薬物動力学 ,  *モデル ,  パラメータ推定 ,  回帰モデル ,  *母集団 ,  ロバスト性 ,  近傍探索法
準シソーラス用語： 最適解 ,  スクリプト ,  共変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 遺伝的アルゴリズム ,  機械学習 ,  母集団薬物動態 ,  自動化 ,  NonMEM

分類 (2件)： 生物薬剤学(臨床)  (GY01022L) ,  薬物学一般  (GV01010J)

タイトルに関連する用語 (8件)： 母集団薬物動態 ,  薬力学 ,  モデル選択 ,  自動化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  NONMEM ,  ワークベンチ ,  開発